Abrir una plataforma de streaming con la intención de ver una película o comenzar una serie puede terminar en minutos de búsqueda sin que el usuario llegue a reproducir ningún contenido.
Se revisan títulos, se comparan opciones, se leen sinopsis y, después de varios minutos, el usuario puede terminar cerrando la aplicación para pasar a Instagram o TikTok.
Para Netflix, que el 29 de agosto cumplió 29 años, ese escenario representa uno de los efectos no deseados de contar con un catálogo cada vez más amplio.
La situación responde a un fenómeno conocido como fatiga de decisión o parálisis por elección, que ocurre cuando la cantidad de alternativas disponibles dificulta tomar una decisión.
Juan Luis García Fernández, profesor de los Estudios de Ciencias de la Salud de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) e investigador del grupo NeuroADaS Lab, compara este proceso con un ordenador al que se le abren demasiados programas simultáneamente: la capacidad de respuesta disminuye.
“Desde el punto de vista neuropsicológico, es algo parecido a lo que le ocurre a un ordenador cuando abrimos demasiados programas a la vez: se ralentiza”, explica el especialista.
Según García Fernández, la corteza prefrontal, relacionada con la toma de decisiones, y la memoria de trabajo, que permite mantener y comparar diferentes alternativas, tienen una capacidad limitada. Por ello, enfrentarse a cientos de títulos puede generar una carga cognitiva muy superior a la que supone escoger entre unas pocas opciones.
Demasiadas opciones
La paradoja del streaming está precisamente en la abundancia. En teoría, disponer de más alternativas debería facilitar encontrar algo acorde con los gustos de cada persona. Sin embargo, cuando las posibilidades se multiplican, también aumenta la necesidad de comparar.
“Cuando el catálogo es pequeño, elegir es más fácil y casi automático. Cuando es enorme, el cerebro tiene que comparar muchas más combinaciones de las que puede sostener a la vez y el sistema se satura”, señala el investigador.
A esta saturación se suma un componente emocional. El usuario no solo intenta encontrar algo que le guste, sino que puede preguntarse si otra película o serie habría sido una elección mejor. Cuantas más alternativas existen, mayor puede ser la expectativa de encontrar una opción perfecta.
El resultado es una experiencia paradójica: una plataforma diseñada para ofrecer entretenimiento termina exigiendo al usuario un esfuerzo adicional antes de comenzar a disfrutarlo.
En determinados casos, continuar buscando parece menos costoso que decidir, por lo que la persona permanece navegando sin llegar a reproducir ningún contenido.
La IA filtra
Las plataformas han encontrado en los sistemas de recomendación una forma de reducir este problema. Al igual que el marketing tradicional funciona como un filtro que orienta al consumidor entre múltiples productos, los algoritmos permiten presentar una selección personalizada dentro de catálogos que pueden resultar abrumadores.
Elena Neira, profesora de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación de la UOC y especialista en plataformas de streaming, explica que los algoritmos introducen una selección controlada de contenidos para reducir el riesgo de que el usuario se bloquee ante una oferta demasiado amplia.
En Netflix, este sistema combina tecnologías de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning) para generar recomendaciones a partir de diferentes fuentes de información.
La plataforma puede cruzar los patrones de comportamiento de un usuario con los de otros usuarios con características similares y con información relacionada con los propios contenidos. A partir de esa combinación, el sistema genera predicciones sobre qué títulos podrían resultar más atractivos para cada persona.
“Ponen en común lo que saben de ti, el comportamiento de otros usuarios y el conocimiento profundo de los contenidos”, explica Neira.
De esta manera, la recomendación deja de ser una simple lista de películas o series disponibles y se convierte en una herramienta para reducir el número de decisiones que el usuario debe tomar.
La evolución de estos sistemas refleja un cambio importante en la relación entre las plataformas digitales y sus usuarios. La competencia ya no se limita a contar con el catálogo más amplio, sino también a conseguir que cada persona encuentre rápidamente algo que quiera consumir.
La inteligencia artificial cumple una función que va más allá de automatizar procesos: actúa como intermediaria entre la abundancia de contenidos y la capacidad limitada del usuario para procesarlos y compararlos.
El objetivo final es evitar que la búsqueda se convierta en una experiencia más agotadora que el propio entretenimiento. Para Netflix y sus competidores, conseguir que el usuario pase de mirar opciones a reproducir un contenido puede ser determinante para mantener su atención dentro de la plataforma.
Así, mientras los catálogos continúan creciendo y las herramientas de inteligencia artificial se vuelven más sofisticadas, el desafío del streaming parece haber cambiado. Ya no se trata únicamente de tener algo para todos los gustos, sino de saber qué mostrar, a quién y en qué momento, para que tener demasiadas opciones no termine convirtiéndose en la razón para no elegir ninguna.
